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AI 내부 특징에 붙인 이름은 어떻게 검증할까?

활성이 큰 예시 몇 개로 만든 이름을 더 넓은 구간과 미공개 문장에 대어 보며 관찰과 해석을 구분합니다.

목표가 둘이면 최선도 하나일까?

시간과 에너지를 함께 비교해, 어떤 조건에서도 먼저 제외할 수 있는 경로와 선택이 바뀌는 지점을 찾습니다.

정답보다 먼저 구조를 확인하는 세 가지 방법

2026년 9월 9일 공개된 세 연구를 통해 그림을 기호 관계로 바꾸고, 주장과 그 대상의 층을 함께 표시하며, 반복되는 답을 완성된 추론으로 오해하지 않는 방법을 살펴봅니다. 연구 결과와 LTCT의 적용 제안을 분리하고, 수업에서 다시 만들 수 있는 독자 사례를 제공합니다.

중간 추론을 보여 주면 AI의 정답률은 달라질까

제이슨 웨이 등의 연구는 풀이의 중간 단계를 포함한 예시를 언어모델에 보여 주는 방법을 조사합니다. 저자들은 세 언어모델을 대상으로 산술·상식·기호 추론 과제에서 성능 개선을 보고했습니다. 읽기의 초점은 설명이 길어졌다는 인상보다 어떤 비교 조건에서 정답률이 달라졌는지에 두면 좋습니다.

사고 사슬 프롬프팅은 대규모 언어모델의 추론을 이끌어 낸다 — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

토론의 목적이 몰래 바뀌면 왜 오류가 생길까?

대화 목표, 전환 지점, 책무 점검을 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.